27.03.2024
KI-HALLUZINATIONEN

DatAInsights-Founder erklären ihre Lösung gegen KI-Halluzinationen

Eine Lösung für ein KI-Problem, an dem Giganten wie Microsoft und Google bisher erfolglos arbeiten, kommt aus Wien. Die beiden Co-Founder René Heinzl und Markus Nissl erklären die Systematik hinter ihrer Idee.
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(c) zVg - (v.l.) René Heinzl und Markus Nissl mit Co-Founder Emanuel Sallinger.

Manchmal bleibt Verwunderung zurück. Bei Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) kann es passieren, dass man eine Frage stellt und falsche Antworten bekommt. Im Fachjargon sagt man dazu, die KI halluziniert. Passend dazu führte vorige Woche René Heinzl, Co-Founder von datAInsights, im brutkasten-Talk aus, wie das passiert, wieso Halluzinationen ein großes Problem in dem Bereich darstellen und warum auch Microsoft und Google keine zufriedenstellende Lösung dafür finden. Sein Wiener Startup hat indes einen anderen Weg zu dieser Problembewältigung eingeschlagen und stützt sich dabei auf explizite statt auf implizite Fakten. Er und CEO Markus Nissl erklären.

DatAInsights-Founder: „Kann zur Unschärfe kommen“

Large Language Models (LLMs), die als Basis für Künstliche Intelligenz dienen, sind wie eine Zeichenkette aufgebaut. Hier wirken Wahrscheinlichkeiten, die das nächste Zeichen (konkret das nächste Wort oder um noch genauer zu sein, die nächsten Buchstaben) produzieren und als Antworten auf Fragen liefern.

„Wenn als Beispiel Wien und Sehenswürdigkeiten in der Anfrage drinnen steht, hat die KI den Kontext ‚Wien‘ ein wenig verstanden“, sagt Nissl. „Sie weiß, es gibt Sehenswürdigkeiten in Wien, aber durch eine Unschärfe kann es dazu kommen, dass etwa Ergebnisse aus Salzburg ebenfalls ausgewiesen werden. Einfach weil es sich immer um eine Wahrscheinlichkeit handelt.“

Token-Prediction

Die aktuelle Technologie bei LLMs basiert in anderen Worten auf „Token-Prediction“, auf die das Modell zurückgreift, um die nächste Buchstabenfolge zu erstellen. Nissl erklärt das mit einem Beispiel, in dem man zwei unterschiedliche Leute darum bittet, einen Satz zu vervollständigen. „Jeder Mensch wird den Satz anders beenden“, sagt er. „Bei Firmendaten allerdings möchte ich nicht, dass eine falsche Zahl herauskommt, beim Umsatz oder dergleichen. Das war die Basis unserer Überlegung für unsere Lösung. Wir wollten echte Fakten, die nicht in Unschärfe geraten.“

DatAInsights mit explizitem Wissen

Die aktuellen Lösungen von u.a. Google oder Microsoft verwenden autoregressive Deep-Learning-Netzwerke, die stets das Problem haben, dass das nächste Wort falsch sein kann. Statt auf strukturiertes und globales Wissen zuzugreifen, extrahieren und nutzen diese Modelle implizites Wissen direkt aus den Daten, mit denen sie trainiert wurden.

„Die sind abgespeichert“, erklärt Heinzl. „Aber du musst sehr viel Text heranziehen und das LLM solange trainieren, bis es sie sich merkt. Da kann es passieren, das anderes wichtiger scheint. Wir hingegen verwenden explizite Fakten bzw. explizites Wissen, das dokumentiert ist. Da gibt es kein ‚falsch oder richtig‘. Wir reichern bestehende Knowledge-Systeme mit Quellen an, sodass sie für unsere Architektur verarbeitet werden können.“

Investmentrunde noch vor dem Sommer?

Mit ihrer Lösung hat das KI-Startup in Österreich bereits für Aufsehen gesorgt und ist, wie die Founder erklären, unter Investor:innen gefragt. Man merke, dass man den großen Playern bei diesem Problem weit voraus sei.

In diesem Sinne gehört zu den nächsten Zielen von datAInsights eine kleine Investmentrunde bis zum Sommer aufzustellen, um das Produkt weiterzuentwickeln. Ende des Jahres soll eine größere Runde folgen.

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(c) SecurITe

Manchmal beginnt eine Gründungsgeschichte mit einem Satz, der wie eine Drohung klingt. „Alles, was wir in der Cybersecurity haben, kannst du wegschmeißen. Es wird in ganz kurzer Zeit nicht mehr funktionieren.“ Das soll Manuel Nedbal im Herbst 2024 zu Herbert Stöger gesagt haben – als das Schlagwort „agentic AI“ noch kaum jemand kannte. Rund anderthalb Jahre später, sagen beide, sei genau das eingetreten. Und aus der Ansage ist ein Unternehmen geworden, das nun eine bemerkenswerte Finanzierungsrunde vermeldet.

SecurITe hat eine Seed-Runde im niedrigen zweistelligen Millionenbereich (Euro) abgeschlossen – für eine Frühphasenfinanzierung im österreichischen Kontext eine außergewöhnliche Größenordnung. Sie reicht laut Unternehmen, um die Produktentwicklung über rund 24 Monate durchzufinanzieren. Strukturiert wurde die Runde bewusst über einen europäischen Finanzpartner aus dem Family-Office-Umfeld, der vorerst nicht genannt werden möchte. Auch die bestehenden Gesellschafter zogen mit.

Herbert Stöger, Managing Director x-tention | (c) Thomsen Photography

Hinter SecurITe stehen zwei Akteure, die sich ergänzen: Nedbal, der zwölf Jahre im Silicon Valley Cybersecurity gebaut hat, und Stöger, Gründer und Eigentümer der österreichischen Health-IT-Gruppe x-tention. Das Startup ist aus dieser Partnerschaft entstanden – x-tention brachte den Zugang zum Gesundheitsmarkt und das Problemverständnis ein, Nedbal die Technologie. Eine klassische Ausgründung sei es nicht; x-tention zählt heute zu den bestehenden Gesellschaftern.

Eine Begegnung im Bezirk Amstetten

Die Geschichte dahinter ist die zweier Welten, die im Mostviertel zusammenfanden. Nedbals Stationen im Valley: McAfee (später von Intel übernommen), dann das eigene Startup ShieldX, das nach fünf Jahren an Fortinet verkauft wurde, wo er als VP of Engineering arbeitete. Zuletzt verantwortete er bei Google die Architektur der Cloud-Firewall. Im Zuge der Pandemie kehrte er nach Österreich zurück – ein Muster, das man damals bei einigen heimischen Tech-Talenten beobachten konnte. Dort wurde er über einen gemeinsamen Freund Stöger vorgestellt.

Manuel Nedbal – CEO SecurITe (links) und Bernhard Aigenbauer – COO SecurITe | (c) SecurITe

Dieser hatte x-tention 2001 mit sechs Mitarbeitern gegründet; heute zählt die Gruppe rund 850 Beschäftigte in Österreich, der Schweiz, Deutschland und England sowie ein Office im Silicon Valley. Tief im Bereich Gesundheits-IT verankert, deckt x-tention Datenmanagement, ELGA, Konnektivität und Managed Services ab und betreut nach eigenen Angaben mehr als 1.000 Kunden im Gesundheitswesen. Marktbedingungen, großes Problem, Marktzugang und Technologie seien „auf einmal zusammengekommen“ – Nedbal nennt es eine „Textbuchvorlage für ein Startup“. Heute verteilt sich das rund 50-köpfige Team auf Österreich, Silicon Valley und Bangalore.

Krankenhäuser als verwundbarster Punkt

Warum ausgerechnet Healthcare? Der Sektor sei von der Cybersecurity-Industrie „vergessen“ worden, argumentiert Nedbal – weil dort andere Regeln gelten. Klassische Schutzmechanismen ließen sich auf medizinischen Geräten und in klinischen Netzen nicht so einsetzen wie in der Enterprise-IT. Hinzu komme, dass während der Pandemie eine Hemmschwelle gefallen sei: Krankenhäuser würden heute ohne Schonung attackiert – rund um die Uhr.

Hier setzt das Resilienz-Argument der Gründer an: Krankenhäuser seien ein Paradebeispiel für kritische Infrastruktur, deren Absicherung längst keine rein technische Frage mehr sei, sondern eine der europäischen Souveränität. Die Sorge: Erkenntnisse über neue, KI-getriebene Angriffsmuster zirkulierten oft nur in einem begrenzten Kreis großer US-Anbieter – Krankenhaussoftware-Hersteller und europäische Institutionen seien dabei selten am Tisch. Eine eigenständige europäische Antwort, die nicht aus den USA, Israel oder China komme, sieht das Team daher als Chance. Konsequenterweise habe man auch die Finanzierung „aus Europa und für für das globale Wachstum“ gestemmt – die IP bleibe aber in Europa.

Die nächste Bedrohungsstufe sieht SecurITe in autonomen Agenten: Setzen Kliniken selbst KI-Agenten ein, könnten diese sich fehlverhalten; ein Angriff durch autonome Agenten sei zudem um ein Vielfaches gefährlicher als von einem menschlichen Akteur. Genau hier setzt das Produkt agentis360 an: Statt auf eine zentrale Instanz setzt es auf eigene Sensoren und kleine KI-Modelle, die direkt in der Infrastruktur sitzen und das Verhalten von Systemen und Agenten laufend auf Auffälligkeiten profilieren. Mit dem frischen Kapital will das Unternehmen die Produktentwicklung vorantreiben und parallel internationalen Vertrieb sowie Partnerschaften aufbauen – mit Europa als Ausgangspunkt und dem globalen Rollout für kritische Infrastruktur als nächstes Ziel.

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